—人工智能的展望 的思考

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了—人工智能的展望 的思考相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

1. 思维的滑动性

我们的思维在思考一个问题或一个场景时,是存在一个滑动的过程的,从一个场景滑动到一个相似的略有差别的场景中,但是这种滑动也有自然滑动和不自然滑动的区别,例子如下:

真实情况: 小明去商店买了一杯珍珠奶茶,有3颗珍珠

自然滑动:小明去商店买了一杯珍珠奶茶,有很多颗珍珠

略不自然滑动:小明去商店买了一杯珍珠奶茶,有3颗珍珠,有很多芒果粒

很不自然滑动:小明去商店买了一杯珍珠奶茶,有三颗珍珠,尝起来是辣的

上述的滑动过程中,每一次滑动都只在真实情况上改变了其中一个变量,改变的量分析如下:

自然滑动:珍珠奶茶里有很多珍珠(符合主观认识)

略不自然滑动:珍珠奶茶里有很多芒果粒(比较不符合主观认识)

很不自然滑动:珍珠奶茶的味道是苦的(严重违背认知)

可以看出,虽然都只是一次滑动,但是滑动也分不同的情况,也就是说我们对环境的感知中存在稳定的分层,引用数学中的概念,即对世界的认识中分为 常量层,参量层,与变量层。

常量层:对世界根深蒂固的认识,大多数人都不会认可的想法(珍珠奶茶是苦的,地球是条状的等)

参量层:在认识深处知道这些方面可能是会变化的,但大多数时候都会不假思索的把它们当做不变量(珍珠奶茶里有芒果等)

变量层:心智表示中最不稳定的方面,很容易就想到的变量(珍珠奶茶里珍珠的数目等)

当我们在思维滑动的过程中,滑动的量所处层次越稳定,得到的滑动结果就会越不自然,越少见。但是,正是因为我们的心智存在这种联想或者滑动的机制,拥有这种滑出真实世界,进入“假如”世界之中的创造能力,才使得我们的精神生活丰富多彩


2. 概念骨架

上一节中提到了在场景或问题中根据联想进行滑动,但是关于大脑是如何进行自然的滑动的问题,核心思想在于概念骨架。概念骨架是一个常量的特征集,这些特征在滑动后的场景中不会变动,概念骨架是若干个不同想法的不变内核。举个例子:

1) 双目独眼龙

2) 双轴独轮车

3) 双左右手钢琴协奏曲

这三个例子共同的概念骨架:把复数事物变成单数,然后错误的复数化。在不用的想法中,该概念骨架则是其共同的不变的本质。


3. 出入口

每种特殊的思维类型的主要特点之一,就是看新经验是如何被分类装入记忆中的,因为这就定义了将来把它们取出来时所用的把柄”,对事件,对象,思想等(所有可以被想到的东西),都可以有不同的把柄。比如对车上的收音机有以下几种不同的把柄:

1) 音乐产生器(用来听音乐的工具)

2)烦恼解除器(烦躁时打开以用来适当缓解烦躁的工具)

3)有发亮的银色旋钮的东西

4)会嗡嗡响的东西

所有的上面的描述,都是对于车上收音机这个事物的出入口,尽管它们都属于车上收音机这个事物(符号,大脑中的概念),但通过其中一个到达了该事物,并不代表打开了所有其他的入口。如:

当伸手想要打开收音机时,发现收音机已经被打开了。

该情况的解释是:知道音乐正响着(音乐产生器的入口已经打开了,并到达了该符号),但是由于心情比较烦躁想打开收音机,而还没有等到音乐产生器与烦恼解除器之间发生作用时,伸手反应已被触发了。因此会产生上述情况,说明思维的各个出入口之间存在着适当的隔板,这些精神隔板为思想流提供了容器和渠道。(收音机例子取自原文)


4. 人与人工智能的一些特点

1) 人具有形成新概念或识别模式的能力,非智能机器或程序则没有关于多余的东西和总体概貌的意识。例:

场景:反复发出“拿起桌上的杯子,放下拿起的杯子”的指令

人的行为:在该指令反复多次后,人再次听到该指令时会保持不动,不再拿起并放下杯子(形成了概念)

程序的行为:随着指令一次次拿起并放下杯子(没有概括学习的功能)


2)人并不能准确地使用语言,但仍然能在使用过程中无任何歧义或误解。例:
场景:多少个木块彼此重叠构成一个房屋。

人的理解:彼此重叠是指一个木块叠在另一个木块上上

程序的理解:有两个木块,每个都叠在另一个之上(悖论)


3)人大脑的逻辑过程的基本元素不仅仅是字词,而更像是句子或整个故事,这些基本元素间存在着相互联系


4)情绪不是人大脑的直接产物,而是大脑中各个部分复杂的相互作用的旁效现象(副作用),因此计算机或程序应以类似的方式来获得其自己的情感:作为它们结果,即组织起来的方式的副产品,而非直接在代码中写出程序化的情绪模块。


5. 智能计算机是否能更快的做加法

作者认为,一台能通过图灵测验的机器做加法应该跟人一样慢,原因在于,此时在计算机中也存在概念网路,它将不是把2仅仅表示成两个二进制“01”,而是像我们一样,将它表示成了一个五脏俱全的概念,充满了各种联想。如同义词“两”,“一双”,“一对”等等。背负着额外的负担,一个智能程序做加法肯定不会过快。

当然,可以选择给一个计算机分出一个独立的部分来实现一个“袖珍计算器”,但如果这样的话, 在这个机器中将存在两个彼此分离的部分:一个可靠但呆板的部分(袖珍计算器部分),一个聪明单易错的部分(人工智能部分)。但无法保证该系统是可靠的,并且可以完全分割的。

以上是关于—人工智能的展望 的思考的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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